air quality | BriefGPT - AI 论文速递

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基于物理的深度学习揭示挪威城市中升高的供暖需求增加空气污染
研究探讨了气候因素对空气质量的影响，通过对比回归模型与 K-Means 聚类、层次聚类和随机森林技术来分析。我们使用基于物理学的深度学习 (Physics-based Deep Learning, PBDL) 和长短期记忆 (Long Sh
PDF2 months ago
空气质量预测输运模拟的差异学习
通过深度学习运输模拟器，我们能够降低计算量并保持与现有数值模型相当的准确度，因此在处理极端空气质量事件方面具备潜在的操作用途。我们还探讨了该模型在给定一组物种的情况下，如何保持模拟运输的物理属性。
PDF4 months ago
基于物联网的空气质量监测系统结合机器学习实现精准实时数据分析
本文提出了开发一种可在任何地方使用的便携式空气质量检测设备，该设备使用 MQ135 和 MQ3 两个传感器检测有害气体并以每百万为单位测量空气质量，同时通过 ThinkSpeak 云平台存储和可视化数据，并进行机器学习分析。
PDFa year ago
MM利用物联网、大数据和机器学习技术的空气污染监测和预测系统现状
本文回顾了近期的研究，重点关注数据来源、监测和预测模型，采用智能设备、机器学习、大数据技术和物联网等方法，展示了改善空气污染模型的各种方面的研究进展和面临的问题和挑战。
PDFa year ago
AAAIAirFormer: 利用 Transformers 预测中国全国空气质量
本文介绍了一种新的 Transformer 架构 AirFormer，用于预测中国全国范围内空气质量，具有前所未有的千亿级细粒度，包括两个新的自我注意机制来高效学习时空表示，并使用潜在变量来捕捉空气质量数据的固有不确定性。我们使用中国大陆
PDF2 years ago
基于深度可分离卷积神经网络的 TROPOMI NO2 柱状体时空估计
通过引入时间维度和深度卷积层，本文使用部分卷积神经网络模型提高遥感图像的数据填补效果，该模型在使用空气质量模型模拟的数据集上表现出更好的一致性和准确性。
PDF2 years ago
基于深度学习的停车服务动态定价
本文探讨了通过动态调整停车服务价格来改善城市空气质量的可行性，运用深度学习技术通过收集空气质量数据进行预测，以马德里市为例对该提议进行了经济和技术评估。
PDF2 years ago
基于多重对抗时空网络的联合空气质量和天气预测
本文提出了 Multi-adversarial spatiotemporal recurrent Graph Neural Networks（MasterGNN）模型，通过模型化空气质量和气象监测站之间的时空自相关性，并采用多元对抗图学习框
PDF4 years ago
基于混合深度学习框架的深度空气质量预测
该研究提出了一种基于深度学习的新型空气质量（主要是 PM2.5）预测模型，该模型能够通过卷积神经网络和双向 LSTM 混合框架学习空气质量相关时间序列数据的空间 - 时间相关性特征和多元相关性特征，并在两个实际数据集上进行了实验验证，表明该
PDF6 years ago
应用变分图自编码器实现矩阵补全：超本地空气质量推断
该研究使用移动监测站数据进行街道级别空气质量推断，通过基于图卷积自编码器的新颖变分模型有效捕捉了测量的时空相关性，无需额外信息即可获得更好的推断结果。
PDF6 years ago